前言

不知道大家有没有留意过，在使用一些app或者网站注册的时候，提示你用户名已经被占用了，比如我们熟知的《英雄联盟》有些人不知道取啥名字，干脆就叫“不知道取啥名”。

但是有这样困惑的可不止他一个，于是就出现了“不知道取啥名1”…“不知道取啥名99”

需要更换一个，这是如何实现的呢？你可能想这不是很简单吗，去数据库里查一下有没有不就行了吗，那么假如用户数量很多，达到数亿级别呢，这又该如何是好？

解决思路

到底有哪些方案呢？ 数据库可行吗? 有什么缺点呢？缓存呢？还有什么更好的方法吗？

具体实现方案

关系型数据库

遇事不决，先想到数据库，很多时候，数据库虽说不是最好的方案，但是都可以成为一种保底方案，所以在面试的时候，如果想到不到其他方案我们可以首先想到数据库（这里所的当然是关系型数据库啦），那数据库到底应该怎么实现呢，说来也很简单，将用户信息的name列设置为唯一索引，这样有两个好处，首先索引可以提升查询的效率，同时还能利用唯一索引的特性，将用户的名字自动去重，查询的时候，直接"select id(或name) from user where name =用户名"， 如果能返回查询结果，则说明用户已经存在，需要重新写新的名字，同时我还要告诉你，这句SQL这样写还能避免回表查询，这样也会在一定程度上提升查询的效率。

这种方案虽然实现了功能，但是这样做会带来一个比较致命的问题，那就是查询速度比较慢，亿级别数据是很大的，这时候还考虑mysql的话，他的查询速度将会非常慢，这样用户的体验将会非常不好，有人可能会说了呀，那你可以分库分表呀，是的，可以这么做，但是就算分库分表你还是得扫描整个库表，这种做法解决不了根本问题。同时数据库对并发连接和资源有限制。如果注册率继续增长，数据库服务器可能难以处理数量增加的传入请求。比如像英雄联盟这种大型游戏，突然有什么活动，用户大批量涌入，进行注册，就会出现数据库难以处理持续增长的请求。

使用缓存

试想一下，数据库能实现的话，我们的缓存可以实现吗？

对哦，redis天生有set这种类型的数据，我们可以设置一个key，比如：register_user，然后每次注册用户直接向缓存添加用户名，如果能成功则说明用户不重复，不能添加成功则说明用户已经被注册。这些操作都是在缓存中进行的，虽然查询速度会比mysql快，但是又会引入一个新的问题，那就是redis的大key问题。

这里补充一下什么是redis的大key问题:
普遍认同的规范是：value > 10kb，即认定为大 key，同时像list，set，hash 等容器类型的 redis key，元素数量 > 5000，即认定为大 key。

那大key会带来什么问题呢？

大 key 会带来以下四种影响：

• **客户端超时阻塞：**由于 Redis 执行命令是单线程处理，然后在操作大 key 时会比较耗时，那么就会阻塞 Redis，从客户端这一视角看，就是很久很久都没有响应。

• **引发网络阻塞：**每次获取大 key 产生的网络流量较大，如果一个 key 的大小是 1 MB，每秒访问量为 1000，那么每秒会产生 1000MB 的流量，这对于普通千兆网卡的服务器来说是灾难性的。

• **阻塞工作线程：**如果使用 del 删除大 key 时，会阻塞工作线程，这样就没办法处理后续的命令。

• **内存分布不均：**集群模型在 slot 分片均匀情况下，会出现数据和查询倾斜情况，部分有大 key 的 Redis 节点占用内存多，QPS 也会比较大。

像我们这种业务场景必定是大key无疑了，虽然我们也可以设计一些算法将key拆分，分成不同的小key，但是又有一个新的问题出现了，假设我们每个用户名字占20个字节，那1亿用户将会耗费20G左右的内存，内存是比较珍稀且昂贵的资源，我们一下就耗费20g资源，能不能想个法子，节约一下成本，让老板觉得你是个人才，以后每次你提离职老板都亲自挽留你，并给你涨工资。(你还真别说，我有同事就是这么干的而且还真成功了，只能羡慕人家技术好啊)

布隆过滤器

直接缓存判断内存占用过大，有没有什么更好的办法呢？布隆过滤器就是很好的一个选择。

那究竟什么布隆过滤器呢？

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种数据结构，用于快速检查一个元素是否存在于一个大型数据集中，通常用于在某些情况下快速过滤掉不可能存在的元素，以减少后续更昂贵的查询操作。
布隆过滤器的主要优点是它可以提供快速的查找和插入操作，并且在内存占用方面非常高效。

结构如图所示，布隆过滤器的核心思想是使用一个位数组（bit array）和一组哈希函数。

• **位数组（Bit Array） ：**布隆过滤器使用一个包含大量位的数组，通常初始化为全0。每个位可以存储两个值，通常是0或1。这些位被用来表示元素的存在或可能的存在。

• **哈希函数（Hash Functions） ：**布隆过滤器使用多个哈希函数，每个哈希函数可以将输入元素映射到位数组的一个或多个位置。这些哈希函数必须是独立且具有均匀分布特性。哈希函数的个数越多，产生误判的概率就越低。

那么具体是怎么做的呢？

布隆过滤器的操作分为添加元素和查询元素两个阶段

• **添加元素：**如上图所示，当将字符串“name1”，“name2”插入布隆过滤器时，通过多个哈希函数将元素映射到位数组的多个位置，然后将这些位置的位设置为1。

• **查询元素：**当要检查一个元素是否存在于布隆过滤器中时，通过相同的哈希函数将元素映射到位数组的相应位置，然后检查这些位置的位是否都为1。如果有任何一个位为0，那么可以确定元素不存在于数据集中。但如果所有位都是1，元素可能存在于数据集中，但也可能是误判。

说了那么多他的优点在哪呢？

优点：
节约内存空间，相比使用哈希表等数据结构，布隆过滤器通常需要更少的内存空间，因为它不存储实际元素，而只存储元素的哈希值。

有同学可能要问了呀，你说更少就更少吗？怎么证明他确实省，像京东口号一样，“多快好省”！

这里公司可以参考公式：
m = -(n * ln(p)) / (ln(2)^2)
其中：m 是所需要的位数，n 是过滤器中元素的数量，p 是期望的误判率。

举个例子

在这里给大家一个案例，现在有1亿用户，我们把误判率设为0.001在给定的条件下，其中 n 是10^8（1亿），p 是0.001（0.1%），我们可以将这些值带入公式中：m = -(10^8 * ln(0.001)) / (ln(2)^2)
运算后，我们得到的结果 m 大约为2.88*10^9位。为了将位转换为字节（1字节 = 8位），我们需要除以8：m_in_bytes = m / 8这将得到大约3.6*10^8字节，或者说约 0.36 GB 的内存需求。
相比原理的20G一下减少了19G还多，而且查询的时候也是O(1)的时间复杂度，对其他实现方案来说，这将是一场屠杀

难道只有优点吗？

缺点
布隆过滤器在判断元素是否存在时，有一定的误判率。这意味着在某些情况下，它可能会错误地报告元素存在，但不会错误地报告元素不存在。不能删除元素，布隆过滤器通常不支持从集合中删除元素，因为删除一个元素会影响其他元素的哈希值，增加了误判率。